sql使用布尔运算符和关系运算符

JSON 2024-03-29 17:03:09 258

sql有很多的知识点,此篇文章我们会给大家介绍布尔运算符和关系运算符,希望能给大家带来帮助。

sql使用布尔运算符和关系运算符例子

1.从下表中,编写一个 SQL 查询来查找等级值高于 100 的客户的详细信息。返回customer_id、cust_name、city、grade 和 salesman_id。 

示例表:客户

customer_id |   cust_name    |    city    | grade | salesman_id 
-------------+----------------+------------+-------+-------------
        3002 | Nick Rimando   | New York   |   100 |        5001
        3007 | Brad Davis     | New York   |   200 |        5001
        3005 | Graham Zusi    | California |   200 |        5002
        3008 | Julian Green   | London     |   300 |        5002
        3004 | Fabian Johnson | Paris      |   300 |        5006
        3009 | Geoff Cameron  | Berlin     |   100 |        5003
        3003 | Jozy Altidor   | Moscow     |   200 |        5007
        3001 | Brad Guzan     | London     |       |        5005

2.从下表中,编写一个 SQL 查询来查找“纽约”城市中等级值高于 100 的所有客户。

 customer_id |   cust_name    |    city    | grade | salesman_id 
-------------+----------------+------------+-------+-------------
        3002 | Nick Rimando   | New York   |   100 |        5001
        3007 | Brad Davis     | New York   |   200 |        5001
        3005 | Graham Zusi    | California |   200 |        5002
        3008 | Julian Green   | London     |   300 |        5002
        3004 | Fabian Johnson | Paris      |   300 |        5006
        3009 | Geoff Cameron  | Berlin     |   100 |        5003
        3003 | Jozy Altidor   | Moscow     |   200 |        5007
        3001 | Brad Guzan     | London     |       |        5005

3.从下表中,编写一个 SQL 查询来查找来自纽约市或等级超过 100 的客户。

 customer_id |   cust_name    |    city    | grade | salesman_id 
-------------+----------------+------------+-------+-------------
        3002 | Nick Rimando   | New York   |   100 |        5001
        3007 | Brad Davis     | New York   |   200 |        5001
        3005 | Graham Zusi    | California |   200 |        5002
        3008 | Julian Green   | London     |   300 |        5002
        3004 | Fabian Johnson | Paris      |   300 |        5006
        3009 | Geoff Cameron  | Berlin     |   100 |        5003
        3003 | Jozy Altidor   | Moscow     |   200 |        5007
        3001 | Brad Guzan     | London     |       |        5005

4.从下表中,编写一个 SQL 查询来查找来自“纽约”城市或等级不大于 100 的客户。

customer_id |   cust_name    |    city    | grade | salesman_id 
-------------+----------------+------------+-------+-------------
        3002 | Nick Rimando   | New York   |   100 |        5001
        3007 | Brad Davis     | New York   |   200 |        5001
        3005 | Graham Zusi    | California |   200 |        5002
        3008 | Julian Green   | London     |   300 |        5002
        3004 | Fabian Johnson | Paris      |   300 |        5006
        3009 | Geoff Cameron  | Berlin     |   100 |        5003
        3003 | Jozy Altidor   | Moscow     |   200 |        5007
        3001 | Brad Guzan     | London     |       |        5005

5.从下表中,编写一个 SQL 查询来识别不属于“纽约”城市或等级值超过 100 的客户。

customer_id |   cust_name    |    city    | grade | salesman_id 
-------------+----------------+------------+-------+-------------
        3002 | Nick Rimando   | New York   |   100 |        5001
        3007 | Brad Davis     | New York   |   200 |        5001
        3005 | Graham Zusi    | California |   200 |        5002
        3008 | Julian Green   | London     |   300 |        5002
        3004 | Fabian Johnson | Paris      |   300 |        5006
        3009 | Geoff Cameron  | Berlin     |   100 |        5003
        3003 | Jozy Altidor   | Moscow     |   200 |        5007
        3001 | Brad Guzan     | London     |       |        5005

6.从下表中,编写一个 SQL 查询来查找除 ord_date 等于 '2012-09-10' 且 salesman_id 大于 5005 或 purch_amt 大于 1000 的订单之外的所有订单的详细信息。

ord_no purch_amt ord_date customer_id salesman_id 
---------- ---------- ---------- ----------- ---- ------- 
70001 150.5 2012-10-05 3005 5002 
70009 270.65 2012-09-10 3001 5005 
70002 65.26 2012-10-05 3002 5001 70004 110.5 2012-08- 17 3009 5003 
70007 
948.5 2012-09-10 3005 5002 
70005 2400.6 2012-07-27 3007 5001 
70008 5760 2012-09-10 3002 5001 70010 
1983.43 2012-10-10 3004 5006 70003 
2480.4 2012-10-10 3009 5003 70012 
250.45 2012-06-27 3008 5002 70011 
75.29 2012 -08-17 3003 5007 
70013 3045.6 2012-04-25 3002 5001

7.从下表中,编写一个 SQL 查询来查找佣金范围为 0.10 到 0.12 的销售人员的详细信息。

 salesman_id |    name    |   city   | commission 
-------------+------------+----------+------------
        5001 | James Hoog | New York |       0.15
        5002 | Nail Knite | Paris    |       0.13
        5005 | Pit Alex   | London   |       0.11
        5006 | Mc Lyon    | Paris    |       0.14
        5007 | Paul Adam  | Rome     |       0.13
        5003 | Lauson Hen | San Jose |       0.12

8.从下表中,编写一条 SQL 查询,查找采购金额小于 200 的所有订单的详细信息,或排除订单日期大于或等于“2012-02-10”且客户 ID 小于 3009 的订单. 

ord_no purch_amt ord_date customer_id salesman_id 
---------- ---------- ---------- ----------- ---- ------- 
70001 150.5 2012-10-05 3005 5002 
70009 270.65 2012-09-10 3001 5005 
70002 65.26 2012-10-05 3002 5001 70004 110.5 2012-08- 17 3009 5003 
70007 
948.5 2012-09-10 3005 5002 
70005 2400.6 2012-07-27 3007 5001 
70008 5760 2012-09-10 3002 5001 70010 
1983.43 2012-10-10 3004 5006 70003 
2480.4 2012-10-10 3009 5003 70012 
250.45 2012-06-27 3008 5002 70011 
75.29 2012 -08-17 3003 5007 
70013 3045.6 2012-04-25 3002 5001

9.从下表中,编写一个 SQL 查询来查找满足以下条件的所有订单。排除订单日期等于“2012-08-17”或客户 ID 大于 3005 且购买金额小于 1000 的组合。

ord_no purch_amt ord_date customer_id salesman_id 
---------- ---------- ---------- ----------- ---- ------- 
70001 150.5 2012-10-05 3005 5002 
70009 270.65 2012-09-10 3001 5005 
70002 65.26 2012-10-05 3002 5001 70004 110.5 2012-08- 17 3009 5003 
70007 
948.5 2012-09-10 3005 5002 
70005 2400.6 2012-07-27 3007 5001 
70008 5760 2012-09-10 3002 5001 70010 
1983.43 2012-10-10 3004 5006 70003 
2480.4 2012-10-10 3009 5003 70012 
250.45 2012-06-27 3008 5002 70011 
75.29 2012 -08-17 3003 5007 
70013 3045.6 2012-04-25 3002 5001

10.编写一个 SQL 查询,显示订单号、采购金额以及超过目标值 6000 50% 的订单的已实现和未实现百分比 (%)。  

ord_no purch_amt ord_date customer_id salesman_id 
---------- ---------- ---------- ----------- ---- ------- 
70001 150.5 2012-10-05 3005 5002 
70009 270.65 2012-09-10 3001 5005 
70002 65.26 2012-10-05 3002 5001 70004 110.5 2012-08- 17 3009 5003 
70007 
948.5 2012-09-10 3005 5002 
70005 2400.6 2012-07-27 3007 5001 
70008 5760 2012-09-10 3002 5001 70010 
1983.43 2012-10-10 3004 5006 70003 
2480.4 2012-10-10 3009 5003 70012 
250.45 2012-06-27 3008 5002 70011 
75.29 2012 -08-17 3003 5007 
70013 3045.6 2012-04-25 3002 5001

11.从下表中,编写一个 SQL 查询来查找姓氏为“Dosni”或“Mardy”的所有员工的详细信息。

 EMP_IDNO EMP_FNAME       EMP_LNAME         EMP_DEPT
--------- --------------- --------------- ----------
   127323 Michale         Robbin                  57
   526689 Carlos          Snares                  63
   843795 Enric           Dosio                   57
   328717 Jhon            Snares                  63
   444527 Joseph          Dosni                   47
   659831 Zanifer         Emily                   47
   847674 Kuleswar        Sitaraman               57
   748681 Henrey          Gabriel                 47
   555935 Alex            Manuel                  57
   539569 George          Mardy                   27
   733843 Mario           Saule                   63
   631548 Alan            Snappy                  27
   839139 Maria           Foster                  57

12.从下表中,编写一个 SQL 查询来查找在部门 47 或 63 工作的员工。

 EMP_IDNO EMP_FNAME       EMP_LNAME         EMP_DEPT
--------- --------------- --------------- ----------
   127323 Michale         Robbin                  57
   526689 Carlos          Snares                  63
   843795 Enric           Dosio                   57
   328717 Jhon            Snares                  63
   444527 Joseph          Dosni                   47
   659831 Zanifer         Emily                   47
   847674 Kuleswar        Sitaraman               57
   748681 Henrey          Gabriel                 47
   555935 Alex            Manuel                  57
   539569 George          Mardy                   27
   733843 Mario           Saule                   63
   631548 Alan            Snappy                  27
   839139 Maria           Foster                  57

版权所属:SO JSON在线解析

原文地址:https://www.sojson.com/blog/516.html

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sql

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